智慧旅游数据科学课程的教学改革与实践

姚建盛 刘艳玲*

(1.桂林理工大学旅游与风景园林学院，广西 桂林 541004；2.广西旅游产业研究院，广西 桂林 541004)

1 引言

在大数据背景下，随着新一代信息技术的快速发展和在旅游领域中的深入应用，旅游产业发生了前所未有的变革，全新的旅游观念和模式既为游客带来前所未有的旅游体验，又为旅游相关部门、景区及商家的规划和决策提供数据与技术支持，以优化旅游行业生产要素、更新旅游业务体系、重构旅游商业模式等，由此“智慧旅游”应运而生[1-3]。原国家旅游局于2017 年发布了《“十三五”全国旅游信息化规划》，其中明确提出了发展智慧旅游教育、培养旅游信息化人才的举措。

智慧旅游就是利用物联网、云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术，主动感知旅游资源、旅游经济、旅游活动、旅游者等方面的信息，形成旅游大数据，通过大数据分析与挖掘实现智慧化旅游管理、个性化旅游服务和精准化旅游营销[1]。通过把新一代信息技术与旅游管理专业的课程体系交叉融合，强化新技术在旅游管理专业的应用，创新旅游管理专业的人才培养体系，符合国家进行“新工科、新文科和新商科”建设的需要[4]。

在“智慧旅游”这个大背景下，旅游人才的培养模式也必须与时俱进，不断创新，才能适应时代发展的新要求[5]。为此，桂林理工大学旅游与风景园林学院于2015 年率先在全国开设智慧旅游学科方向。在学科建设之初，由于对新一代信息技术并不是很了解，对智慧旅游人才培养目标不是很明确，经历了多次培养方案修订、教学内容研究、教学方法设计等，为培养智慧旅游人才开创了一条探索之路[6]，尤其是数据科学和智慧旅游的关系、数据科学的开设内容、教学方法和考核方式上，进行系统的探索、改革和实践。本文对桂林理工大学旅游与风景园林学院数据科学课程群的教学改革进行了经验和教训总结。

2 智慧旅游与数据科学

智慧旅游主要指利用互联网、移动互联网、物联网、云计算、大数据和人工智能等新一代计算机信息技术，通过对数据的采集、传输、存储、分析、挖掘和可视化等为游客、相关企业、政府部门以及当地居民等提供更高效、智能化的管理与服务[7-9]。

如图1 所示，以游客进行一次旅游为例，说明大数据在智慧旅游中的作用。在游前，游客通过多种网络工具搜索相关旅游信息进行旅游攻略的设计；在游中，游客被旅游目的地及其景区内的物联网检测；在游中或游后，游客在互联网和移动互联网共享游记、照片和视频等内容。因此，游客在游前、中、后，生成各种类型的旅游大数据或者旅游数字足迹，包括搜索记录、物联网数据、UGC 数据（文本、图片和视频）和签到数据等。以上仅仅是从游客视角观察到的数据，而整个旅游业包括“吃、住、行、游、购、娱”等众多相关产业，因此，围绕旅游必然产生海量多源异构数据，最后这些旅游大数据经过不同入口存储在云端。

数据本身并没有实际价值，但是通过大数据分析和挖掘技术对数据进行加工，生成知识为旅游各类人群提供智慧管理、服务和营销的信息源泉。从图1 可见，以云计算为基础设施、以旅游大数据为源、以人工智能（AI）为工具的大数据分析技术，将数据转换成知识，从而为服务对象提供相应的应用[8]。因此，数据是智慧旅游中“智慧”的源泉，而数据分析技术是智慧旅游的核心，是智慧生成的关键环节[9]，因此数据科学课程必然是智慧旅游学科方向的技术核心课程之一。

图1 智慧旅游与大数据

3 现状与问题

智慧旅游是全新的学科方向，在开设之初，没有相关经验可以借鉴，尤其是数据科学相关课程，在师资队伍建设和教学内容选择上仍面临困难。

（1）师资队伍

智慧旅游管理学生要适应未来岗位需求，除了需要学习传统旅游管理的基础和核心课程外，还要体现出智慧的特色。如图1所示，智慧旅游学生需要融合数据科学，即大数据分析的相关课程。然而，智慧旅游管理仍然是管理学范畴，在师资队伍建设上大都以旅游管理专业教师为主。传统的旅游管理虽然有数据分析的课程，如SPSS等，但是无法应对大数据分析。因此，仅仅依靠传统旅游管理专业的师资很难培养适合大数据时代的智慧旅游管理方向的学生。

（2）教学内容

多年来，旅游学者们已经对旅游科学进行量化分析研究，有比较成熟的数据分析工具，如Excel和SPSS等。Excel是微软办公系统表格套件，操作简单，利用函数和数据功能，可以实现数据统计分析和可视化，是财务、办公领域不可或缺的软件。SPSS 已有40 余年的成长历史，最初是社会科学统计软件包，当前是统计产品与服务解决方案，SPSS同样基于图形界面操作，简单易用，而且统计分析功能也十分强大，是社会科学量化和分析研究的利器。

然而，面对当今大数据时代，智慧旅游需要海量多元异构数据分析的支持，已有工具则显得力不从心。首先，现有工具软件大都仅支持关系型数据，而大数据分析中很多数据是非关系型数据，如图片分析、网络型数据分析、流数据分析等等，工具软件目前无法操作这类数据；其次，现有工具软件仅能进行统计分析，而不适合数据采集和数据预处理等任务；最后，现有工具软件无法与Hadoop、MapReduce 和Hive等大数据基础架构融合，不能支持海量数据分析，也无法与智慧旅游应用系统融合在一起。

4 改革与实践

智慧旅游学科方向适应“新工科、新文科和新商科”的教学理念，是“互联网+旅游”产物，是信息技术与旅游管理融合的学科方向。数据科学+旅游管理是“计算思维”和计算社会学的典型应用案例，因此，智慧旅游学科方向的数据科学学科群需要信息技术和旅游管理的融合。桂林理工大学旅游与风景园林学院的智慧旅游学科方向在师资队伍建设、培养方案和教学内容制定、教学方法和考核方法设计等方面进行了探索。

（1）师资队伍建设

学院积极引进计算机科学与技术专业教师和工程技术人员，包括博士4 人和硕士4 人。为了让计算机专业教师了解旅游管理专业和旅游行业，从而将计算机技术融入旅游管理学科教学和旅游业应用之中，适应智慧旅游学科方向的教学和科研，学院采取了一系列相关方法。

积极组织计算机专业教师进行旅游相关课程的学习和培训，包括线上和线下，本校、其他学校和校外培训等；将相关人员送到旅游行业挂职锻炼，如广西文旅厅、桂林及其它地市的文旅局等政府部门；积极鼓励计算机专业教师参与智慧旅游相关项目申报和研发，3 年内成功获得省市重点研发项目3项；走访、调研旅游相关企业，如景区、酒店、主题乐园等，尤其是智慧旅游相关企业，如携程、同程等OTA企业和新兴的智慧旅游科技公司等。通过以上学习和实践，计算机专业教师和工程技术人员，逐渐深入了解计算机技术是如何为旅游行业服务的，是如何融入旅游管理专业的，以及旅游业需要什么样的智慧旅游人才，从而能更好地制定培养方案和教学内容。

（2）培养方案和教学内容制定

基于OBE理念，以满足智慧旅游发展新形势、旅游企业需求和学生自身情况为导向，设计数据科学学科群课程培养方案和教学内容。通过走访和调研旅游相关企事业单位，发现雇主们普遍认同一个观点：计算机专业的大数据分析师很好找，但是他们不懂旅游业，很难从旅游业视角进行数据分析，期间要经过艰难的沟通和培训，而且效果也不好，他们希望有懂旅游业的大数据分析师。

基于以上市场需求调研，智慧旅游教学团队决定智慧旅游学科方向开设数据科学相关课程，并且一定要适合大数据时代特征。因此经过反复讨论和研究，决定开设一门适合数据科学的编程语言。综合分析学生特点、行业应用及其多个编程语言的特色，选择Python高级程序设计语言为数据科学的编程工具。选择Python 的原因很多，如简单易学，适合非计算机专业学生；适合数据科学应用，从数据采集到数据预处理，从简单数据分析到人工智能，从数据存储到可视化等等，Python可以实现一站式解决方案。

为了强化学生的数据分析技能，由浅入深，先后开设智慧旅游数据科学导论、旅游大数据分析与挖掘、人工智能与旅游应用等相关课程。其中智慧旅游数据科学导论课程以Python基础学习为主，并通过旅游应用案例引导学生进行旅游数据分析；旅游大数据分析与挖掘课程以旅游应用为案例，讲授大数据分析技术，包括大数据系统架构、数据统计分析和机器学习等；人工智能与旅游应用课程是为了增强大数据分析能力，以机器学习和深度学习为主，提升学生的数据分析技能，适应更高层次的岗位要求。

（3）教学方法和考核方式

在教学方法上，Python不是从计算机科学视角讲授程序设计语言，而是从数据科学视角讲授数据分析与挖掘，避免深入讲解编程语言的语法和技巧，而是在应用和实战中掌握简单有效的数据分析技术。

基于CDIO 理念，结合智慧旅游大数据分析案例，将构思(Conceive)、设计(Design)、实施(Implement)和运行(Operate)4个环节贯穿于整个案例教学中。不是为了数据分析而分析，而是从旅游的需求设计分析目标和实施分析技术。并且激励学生从不同维度、不同视角对数据进行探索性分析，以期培养数据思维，结合旅游业的痛点进行数据应用创新。通过行业案例进行数据分析实践，不仅能培养学生数据分析技术，而且能加深学生对旅游业的理解，从而培养会技术的旅游管理类复合型人才。

智慧旅游学科方向的数据科学是技术应用型课程，实践能力更重要，因此在考核评价方式上，弱化考试权重，强调过程化考核。注重平时上机和实践的表现；增加应用案例数据分析和可视化实践作业；激励鼓励学生自由探索，进行数据应用创新。

5 结语

本文分析了智慧旅游专业、旅游业需求及其在人才培养中开设数据科学课程的必要性和存在的问题，结合桂林理工大学旅游与风景园林学院的实践经验，给出相应的教学改革与建议，希望对其他高校智慧旅游人才培养提供一些借鉴。